CN107392408B - 一种信用分数的提示信息输出方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种信用分数的提示信息输出方法及装置。所述方法包括：根据用户每个特征的当前取值，计算得到用户每个特征的当前取值对应的第一信用子分数；用户的信用分数通过对应的各第一信用子分数进行计算；根据每个特征的基准取值，计算得到每个特征的基准取值对应的第二信用子分数；根据用户每个特征对应的第一信用子分数与第二信用子分数的差异，确定可提高用户的信用分数的特征；将确定出的特征对应的信息输出给用户，以作为其信用分数增长的提示信息。利用本申请实施例，可以向用户提供关于如何提高其信用分数的提示信息，如此，有利于减少用户向决策方的系统的问询或申诉，进而有利于防止决策方的系统额外的资源消耗。

Description

一种信用分数的提示信息输出方法及装置

技术领域

本申请涉及计算机软件技术领域，尤其涉及一种信用分数的提示信息输出方法及装置。

背景技术

随着计算机和互联网技术的迅速发展，很多业务都可以在网络上进行，给用户带来了极大的便利。与此同时，业务提供商也承担了很多的风险，具体地，一些用户可以是恶意的，若业务提供商在没有防范措施的情况下直接接受这些用户的业务，可能遭受损失。

为了减少风险，业务提供商可以针对当前用户的当前业务进行风险决策，决策结果通常为接受或者拒绝，进而，可以相应地根据决策结果接受或者拒绝当前业务。

在现有技术中，可以根据用户的信用分数进行风险决策，并向用户输出风险决策结果。具体地，信用分数是反映个人综合信用状况的数字表达，金融机构和各类商家通常通过信用分数评估向某个特定用户提供服务的损失风险，进而以此为依据进行风险决策。

但是，在实际应用中，上述风险决策的结果未必能让用户信服，在风险决策结果较差的情况下，用户往往会反复向决策方的系统问询或申诉，进而导致决策方的系统额外的资源消耗。

发明内容

本申请实施例提供一种信用分数的提示信息输出方法及装置，用以解决现有技术中的如下技术问题：在根据用户的信用分数进行风险决策的场景下，若在向用户输出的风险决策结果较差，用户往往会反复向决策方的系统问询或申诉，进而导致决策方的系统额外的资源消耗。

为解决上述技术问题，本申请实施例是这样实现的：

本申请实施例提供的一种信用分数的提示信息输出方法，包括：

根据用户每个特征的当前取值，计算得到所述用户每个特征的当前取值对应的第一信用子分数；所述用户的信用分数通过对应的各所述第一信用子分数进行计算；

根据所述每个特征的基准取值，计算得到所述每个特征的基准取值对应的第二信用子分数；

根据所述用户每个特征对应的第一信用子分数与第二信用子分数的差异，确定可提高所述用户的信用分数的特征；

将确定出的特征对应的信息输出给所述用户，以作为其信用分数增长的提示信息。

本申请实施例提供的一种信用分数的提示信息输出装置，包括：

第一计算模块，根据用户每个特征的当前取值，计算得到所述用户每个特征的当前取值对应的第一信用子分数；所述用户的信用分数通过对应的各所述第一信用子分数进行计算；

第二计算模块，根据所述每个特征的基准取值，计算得到所述每个特征的基准取值对应的第二信用子分数；

确定模块，根据所述用户每个特征对应的第一信用子分数与第二信用子分数的差异，确定可提高所述用户的信用分数的特征；

输出模块，将确定出的特征对应的信息输出给所述用户，以作为其信用分数增长的提示信息。

本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：在根据用户的信用分数进行风险决策的场景下，除了向用户输出风险决策结果，还可以向用户提供关于如何提高其信用分数的提示信息，如此，有利于使用户信服风险决策的结果，则有利于减少用户向决策方的系统的问询或申诉，进而有利于防止决策方的系统额外的资源消耗，因此，可以部分或全部地解决现有技术中的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种信用分数的提示信息输出方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的对应于图1的一种信用分数的提示信息输出装置的结构示意图。

具体实施方式

本申请实施例提供一种信用分数的提示信息输出方法及装置。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

下面对本申请的方案进行详细说明。

图1为本申请实施例提供的一种信用分数的提示信息输出方法的流程示意图。从程序角度而言，该流程的执行主体可以是服务器上或者终端上的程序，比如，信用产品程序、风险控制程序等。从设备角度而言，该流程的执行主体包括但不限于可作为服务器或者终端的以下至少一种设备：个人计算机、中型计算机、计算机集群、手机、平板电脑、智能可穿戴设备、车机等。

图1中的流程可以包括以下步骤：

S101：根据用户每个特征的当前取值，计算得到所述用户每个特征的当前取值对应的第一信用子分数；所述用户的信用分数通过对应的各所述第一信用子分数进行计算。

在本申请实施例中，信用分数具体可以是分值，也可以是等级值，其中，一个分值区间可以对应于一个等级值。以下各实施例主要以分值为例。

在本申请实施例中，每个特征具体可以是指定的每个与信用相关的特征。所述用户每个特征分别可以从一定的角度反映用户的信用局部状况，这样的特征也可以称为用户信用特征。用户的信用分数则是根据用户在各特征的当前取值进行综合度量，得到的用于表征用户的信用整体状况的表征值。一般地，用户的信用分数越高，表示用户的信用越好。

特征具体可以是用户的身份相关特征，比如，文化程度、职业、单位、籍贯、居住地、资产状况、社交关系、履约能力、身份特质等；信用特征具体也可以是用户的行为相关特征，比如，还款历史、消费状况、行为偏好等。

本申请对特征的粒度并不做限定，可以根据实际需求预先定义。比如，可以将用户的身份相关特征(粒度相对较大)作为所述各特征中的其中一个特征，也可以将用户的文化程度(粒度相对较小)作为所述各特征中的其中一个特征，等等。

在本申请实施例中，信用分数可以是根据各信用子分数计算得到，对于当前的用户而言，为了便于描述，将信用子分数称为：第一信用子分数；用户的每个特征的当前取值与对应的第一信用子分数之间具有指定的映射关系，根据每个特征的当前取值和对应的映射关系，即可计算得到对应的第一信用子分数。

不同的特征可以分别有自己的映射关系，基于映射关系，每个特征分别可以对信用分数做出一定的贡献，该贡献即通过对应的第一信用子分数表示。进而，对各第一信用子分数进行线性或非线性的计算可以得到信用分数。

S102：根据所述每个特征的基准取值，计算得到所述每个特征的基准取值对应的第二信用子分数。

在本申请实施例中，可以根据统一的标准，分别确定每个特征的一个特殊取值，作为该特征的基准取值，如此，便于后续相对准确地比较用户的各特征的水平，或者对每个特征的不同取值进行比较。比如，可以分别确定出每个特征的表示该特征的最佳状态的取值，作为该特征的基准取值；或者，可以分别确定出每个特征的表示该特征的最差状态的取值，作为该特征的基准取值；或者，可以分别确定出每个特征的样本均值，作为该特征的基准取值；等等。

关于何为上述的最佳状态，以及何为上述的最差状态，可以预先指定。在本申请实施例中，最佳状态、最差状态可以是针对用户信用好坏方面而言的，在只考虑单个特征的情况下，用户在该特征的取值越接近最佳状态，表示该用户的信用越好，反之，该用户在该特征的取值越接近最差状态，表示该用户的信用越差。

以特征是“还款历史”为例，假定“还款历史”定义为：最近一年按时还款百分比。若用户最近一年内每笔账单都按时还款了，则该用户在“还款历史”的取值为100％，可以指定为“还款历史”的最佳状态，反之，若用户最近一年内每笔账单都未按时还款，则该用户在“还款历史”的取值为0％，可以指定为“还款历史”的最差状态。

在本申请实施例中，每个特征的基准取值对应的第二信用子分数也可以是根据上述的映射关系计算得到的。假定用户某个特征的当前取值即为该特征的基准取值，则用户该特征对应的第一信用子分数即为该特征的基准取值对应的第二信用子分数。

S103：根据所述用户每个特征对应的第一信用子分数与第二信用子分数的差异，确定可提高所述用户的信用分数的特征。

在本申请实施例中，特征对应的第一信用子分数与第二信用子分数的差异可以反映该特征对信用分数的相对贡献。所述相对可以指：步骤S101中的用户的某特征相对于特征为基准取值的参考用户(参考用户可以是虚构的)的同一特征；也可以指：步骤S101中的用户的某特征相比于该用户的另一特征。

在本申请实施例中，相对贡献可以反映：信用分数在对应特征的可改善程度，在信用分数越高表示信用越高的情况下，所述可改善程度即为可提高程度。以基准取值表示特征的最佳状态为例，则步骤S103中的所述差异越大，该差异对应的特征有越大的空间提高用户的信用分数。

在步骤S103中，优选地可以确定可提高所述用户的信用分数且可提高程度尽量大的特征。

S104：将确定出的特征对应的信息输出给所述用户，以作为其信用分数增长的提示信息。

在本申请实施例中，所述提示信息可以包括：在改善信用分数或者第一信用子分数方面的建议信息(比如，用户如何能够有效地提高自己当前的信用分数、用户当前的信用短板等)，和/或对各特征中的至少部分特征的描述信息(比如，特征的具体定义、特征的当前取值)，等等。

本申请对提示信息的表示形式不做限定。比如，提示信息可以以文本、动画、视频、音频、表格等一种或多种形式表示。

通过图1的方法，在根据用户的信用分数进行风险决策的场景下，除了向用户输出风险决策结果，还可以向用户提供关于如何提高其信用分数的提示信息，如此，有利于使用户信服风险决策的结果，则有利于减少用户向决策方的系统的问询或申诉，进而有利于防止决策方的系统额外的资源消耗，因此，可以部分或全部地解决现有技术中的问题。

基于图1的方法，本申请实施例还提供了该方法的一些具体实施方案，以及扩展方案，下面进行说明。

在本申请实施例中，特征对信用分数的贡献有多种度量方式，比如，可以用子分数度量，可以用权重系数度量，等等。

上面的各实施例是以信用子分数进行度量的。上述的映射关系可以是所述特征对应的子分数计算函数，所述子分数计算函数的参数包括特征；则用户的信用分数具体可以根据将用户每个特征的当前取值代入对应的子分数计算函数得到的各第一信用子分数计算得到。

为了便于理解，用一种实际应用场景下，信用分数的一种计算公式为例进行说明，如下所示：

Score＝ζ₁(Z₁)+ζ₂(Z₂)+···+ζ_p(Z_p)；(公式一)

其中，Score为信用分数，Z_p为第p个特征，ζ_p为第p个特征对应的子分数计算函数，ζ_p(Z_p)为第p个特征对应的信用子分数；

对于任一个用户，假定该用户的各特征的当前取值分别为Z₁ ^*，Z₂ ^*，…，Z_p ^*，则代入公式一可以计算得到该用户的信用分数Score^*为：

Score^*＝ζ₁(Z₁ ^*)+ζ₂(Z₂ ^*)+···+ζ_p(Z_p ^*)。

在本申请实施例中，优选地可以将特征的指定最佳状态的取值作为该特征的基准取值。原因在于，如此得到的基准取值配合用户在特征的当前取值(可能尚未达到基准取值)，可以反映在该特征上对信用分数的可提升程度(比如，基准取值与当前取值之间的差距)，而这往往正是用户比较关心的结论。

根据上一段中的分析，比如，对于步骤S102，可以按照如下方式，确定所述每个特征的基准取值：

确定所述每个特征的指定最佳状态的取值，作为所述每个特征的基准取值。

需要说明的是，前面也有提到，基准取值的确定方式并非只有上一段的方式。比如，在另一种方式下，对于步骤S102，可以按照如下方式，确定所述每个特征的基准取值：

确定多个样本用户在所述每个特征的当前取值；根据所述多个样本用户在所述每个特征的当前取值，确定所述每个特征的基准取值：

更具体地，比如，可以将所述多个样本用户在该特征的取值均值，作为该特征的基准取值。如此，为了确定该用户的基准取值，除了使用该用户的数据以外，还参考了多个样本用户的数据，有利于提高后续得到的结论的普适性和可靠性。

在本申请实施例中，对于步骤S103，第一信用子分数与第二信用子分数的差异的度量方式可以有多种。比如，所述差异可以是第一信用子分数与第二信用子分数之间相差的分数；再比如，所述差异可以是第一信用子分数与第二信用子分数相差的分数占分数取值区间的比例；等等。

上一段中的方式是在每个特征内进行比较的，在实际应用中，还可以在特征之间进行比较。

沿用公式一的场景举例说明。假定用户的第k个特征Z_k为上述的“还款历史”，其基准取值为

类似地，可以确定该用户每个特征的基准取值：

比如可以按照如下公式，计算Z_k对应的第一信用子分数与第二信用子分数的差异|I_k|：

其中，ζ_k为Z_k对应的子分数计算函数；ζ_k(Z_k)可以属于上述的第一信用子分数，

可以属于上述的第二信用子分数，χ为特征贡献函数，χ可以反映不同特征之间的权重差异，一般可以取非负值或者相对百分比等，比如，可以直接将第一信用子分数与第二信用子分数之间相差的分数直接作为上述的差异。

根据公式二，类似地，也可以分别计算出该用户的其他特征对应的差异。

在本申请实施例中，对于步骤S103，所述根据所述用户每个特征对应的第一信用子分数与第二信用子分数的差异，确定提高所述用户的信用分数的特征，具体可以包括：

根据所述用户每个特征对应的第一信用子分数与第二信用子分数的差异，确定差异前N大的N个特征，作为提高所述用户的信用分数的特征，一般地，N为不小于1的整数；或者，也可以设定差异阈值，将对应的差异不小于该差异阈值的特征确定为可提高用户的信用分数的特征；等等。

沿用公式一和公式二的场景，举例说明。计算出用户的各特征对应的差异|I₁|，|I₂|，…，|I_p|后，对|I₁|，|I₂|，…，|I_p|进行排序。假定排序后确定对应的可提高信用分数程度前四高(|I₃|＞|I₁|＞|I₂|＞|I₄|，后面省略)的特征依次为：“还款历史”Z₃、“履约能力”Z₁、“身份特质”Z₂、“行为偏好”Z₄。

可以认为上面这四个特征是该用户当前的信用短板，该用户可以重点从上面这四个特征着力，提高自己的信用分数，进而可以向该用户输出相应的提示信息。

上面为本申请实施例提供的一种信用分数的提示信息输出装置，基于同样的发明思路，本申请实施例还提供了对应的装置，如图2所示。

图2为本申请实施例提供的对应于图1的一种信用分数的提示信息输出装置的结构示意图，该装置可以位于图1中流程的执行主体上，包括：

第一计算模块201，根据用户每个特征的当前取值，计算得到所述用户每个特征的当前取值对应的第一信用子分数；所述用户的信用分数通过对应的各所述第一信用子分数进行计算；

第二计算模块202，根据所述每个特征的基准取值，计算得到所述每个特征的基准取值对应的第二信用子分数；

确定模块203，根据所述用户每个特征对应的第一信用子分数与第二信用子分数的差异，确定可提高所述用户的信用分数的特征；

输出模块204，将确定出的特征对应的信息输出给所述用户，以作为其信用分数增长的提示信息。

可选地，所述第二计算模块202按照如下方式，确定所述每个特征的基准取值：

确定所述每个特征的指定最佳状态的取值，作为所述每个特征的基准取值。

可选地，所述第二计算模块202按照如下方式，确定所述每个特征的基准取值：

确定多个样本用户在所述每个特征的当前取值；

根据所述多个样本用户在所述每个特征的当前取值，确定所述每个特征的基准取值。

可选地，所述确定模块203根据所述用户每个特征对应的第一信用子分数与第二信用子分数的差异，确定提高所述用户的信用分数的特征，具体包括：

所述确定模块根据所述用户每个特征对应的第一信用子分数与第二信用子分数的差异，确定差异前N大的N个特征，作为提高所述用户的信用分数的特征。

可选地，所述特征对应的信息包括：在提高所述特征对应的第一信用子分数方面的建议信息，和/或对所述特征的描述信息。

本申请实施例提供的装置与方法是对应的，因此，装置也具有与对应方法类似的有益技术效果，由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明，因此，这里不再赘述对应装置的有益技术效果。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (6)

1.一种信用分数的提示信息输出方法，包括：

根据用户每个特征的当前取值，计算得到所述用户每个特征的当前取值对应的第一信用子分数；所述用户的信用分数通过对应的各所述第一信用子分数进行计算；

根据所述每个特征的基准取值，计算得到所述每个特征的基准取值对应的第二信用子分数；具体包括：根据多个样本用户的数据，确定多个样本用户在所述每个特征的当前取值；根据所述多个样本用户在所述每个特征的当前取值，将所述多个样本用户在该特征的取值均值，作为该特征的基准取值；

根据所述用户每个特征对应的第一信用子分数与第二信用子分数的差异，确定可提高所述用户的信用分数的特征；

将确定出的特征对应的信息输出给所述用户，以作为其信用分数增长的提示信息，所述提示信息包括：在提高所述信用分数或所述第一信用子分数方面的建议信息和/或对所述用户的特征中的部分或全部特征的描述信息；所述描述信息包括所述特征的具体定义以及所述特征的当前取值。

2.如权利要求1所述的方法，按照如下方式，确定所述每个特征的基准取值：

确定所述每个特征的指定最佳状态的取值，作为所述每个特征的基准取值。

3.如权利要求1所述的方法，所述根据所述用户每个特征对应的第一信用子分数与第二信用子分数的差异，确定提高所述用户的信用分数的特征，具体包括：

根据所述用户每个特征对应的第一信用子分数与第二信用子分数的差异，确定差异前N大的N个特征，作为提高所述用户的信用分数的特征。

4.一种信用分数的提示信息输出装置，包括：

第一计算模块，根据用户每个特征的当前取值，计算得到所述用户每个特征的当前取值对应的第一信用子分数；所述用户的信用分数通过对应的各所述第一信用子分数进行计算；

第二计算模块，根据所述每个特征的基准取值，计算得到所述每个特征的基准取值对应的第二信用子分数；具体包括：根据多个样本用户的数据，确定多个样本用户在所述每个特征的当前取值；根据所述多个样本用户在所述每个特征的当前取值，将所述多个样本用户在该特征的取值均值，作为该特征的基准取值；

确定模块，根据所述用户每个特征对应的第一信用子分数与第二信用子分数的差异，确定可提高所述用户的信用分数的特征；

输出模块，将确定出的特征对应的信息输出给所述用户，以作为其信用分数增长的提示信息，所述提示信息包括：在提高所述信用分数或所述第一信用子分数方面的建议信息和/或对所述用户的特征中的部分或全部特征的描述信息；所述描述信息包括所述特征的具体定义以及所述特征的当前取值。

5.如权利要求4所述的装置，所述第二计算模块按照如下方式，确定所述每个特征的基准取值：

确定所述每个特征的指定最佳状态的取值，作为所述每个特征的基准取值。

6.如权利要求4所述的装置，所述确定模块根据所述用户每个特征对应的第一信用子分数与第二信用子分数的差异，确定提高所述用户的信用分数的特征，具体包括：

所述确定模块根据所述用户每个特征对应的第一信用子分数与第二信用子分数的差异，确定差异前N大的N个特征，作为提高所述用户的信用分数的特征。

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